struts2+spring 自动装配的一点疑问

本文探讨了Struts2与Spring两种整合方式:自动装配与Spring注入Action。自动装配简化了配置,避免了重复书写;而Spring注入Action虽配置繁琐,但更适合配置AOP并被官方文档推荐。

struts2整合spring有两种方式

1、采用自动装配方式,即不在spring中注入action;

好处在于:不必在struts.xml中写了配置文件后,又在spring的配置文件中再写一遍配置

如:

在struts.xml中写

<action name="loginAction" class="com.lk.loginAction" />

 就可以了。

可以写一个BaseAction 里面放入所有的service接口,其他Action继承它就可以根据自动装备的方式

自动注入自己需要的service.

 

2、在spring中注入action

缺点在于:

在struts.xml中写

<action name="loginAction" class="loginAction" />

同时在spring配置文件中需要写

<bean id="loginAction" class="com.lk.loginAction" >

     <property ref="service" />

</bean>

这样看来配置文件要比第一种要繁琐一些。

但是据称这种方式。适合配置AOP的内容。而且struts2官方文档上也是采用的这种配置

这一点我不是很清楚,哪位大侠能帮我推荐一下,哪种方式更合理

提供了基于BP(Back Propagation)神经网络结合PID(比例-积分-微分)控制策略的Simulink仿真模型。该模型旨在实现对杨艺所著论文《基于S函数的BP神经网络PID控制器及Simulink仿真》中的理论进行实践验证。在Matlab 2016b环境下开发,经过测试,确保能够正常运行,适合学习和研究神经网络在控制系统中的应用。 特点 集成BP神经网络:模型中集成了BP神经网络用于提升PID控制器的性能,使之能更好地适应复杂控制环境。 PID控制优化:利用神经网络的自学习能力,对传统的PID控制算法进行了智能调整,提高控制精度和稳定性。 S函数应用:展示了如何在Simulink中通过S函数嵌入MATLAB代码,实现BP神经网络的定制化逻辑。 兼容性说明:虽然开发于Matlab 2016b,但理论上兼容后续版本,可能会需要调整少量配置以适配不同版本的Matlab。 使用指南 环境要求:确保你的电脑上安装有Matlab 2016b或更高版本。 模型加载: 下载本仓库到本地。 在Matlab中打开.slx文件。 运行仿真: 调整模型参数前,请先熟悉各模块功能和输入输出设置。 运行整个模型,观察控制效果。 参数调整: 用户可以自由调节神经网络的层数、节点数以及PID控制器的参数,探索不同的控制性能。 学习和修改: 通过阅读模型中的注释和查阅相关文献,加深对BP神经网络与PID控制结合的理解。 如需修改S函数内的MATLAB代码,建议有一定的MATLAB编程基础。
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